ปัจจุบัน AI กลายเป็นหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนธุรกิจ แต่เมื่อพูดถึง AI ในบริบทของการทำงานจริง หลายคนอาจยังสับสนระหว่าง Agentic AI และ AI Agent สองแนวคิดที่ดูคล้ายกันแต่มีบทบาทและศักยภาพแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง
เลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ
AI Agents คือ
AI Agents คือ ผู้ช่วยดิจิทัลที่ถูกสร้างมาเพื่อทำงานเฉพาะเจาะจง เช่น ตอบคำถามลูกค้า, จัดตารางนัดหมาย, หรือช่วยเขียนอีเมล พวกเขาจะทำตามคำสั่งที่เราป้อนเข้าไปแบบเป๊ะ ๆ ลองนึกภาพว่าคุณมีผู้ช่วยส่วนตัวที่เก่งมาก ๆ ในการทำงานบางอย่าง แต่ต้องบอกเขาอย่างละเอียดทุกขั้นตอนว่าจะทำอะไร นั่นแหละคือ “AI Agents”
ตัวอย่าง AI Agents
แชทบอท: เหมือนพนักงานต้อนรับที่ตอบคำถามลูกค้าตามคู่มือที่กำหนดไว้
Siri หรือ Google Assistant: เหมือนเลขาส่วนตัวที่ช่วยตั้งเตือนหรือเช็คสภาพอากาศตามที่เราสั่ง
Agentic AI คือ
Agentic AI คือ AI ที่สามารถทำงานแบบ อิสระและมีการตัดสินใจด้วยตัวเอง โดยเรียนรู้ ปรับกลยุทธ์ และดำเนินการอย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องรอคำสั่งทุกขั้นตอน เปรียบเสมือนผู้ช่วยที่สามารถคิดวิเคราะห์ และดำเนินการให้บรรลุเป้าหมายได้ด้วยตนเอง
ตัวอย่าง Agentic AI
รถยนต์ไร้คนขับ (เช่น Tesla Full Self-Driving): รถจะรับรู้สภาพแวดล้อม ตัดสินใจว่าจะขับไปทางไหน และเรียนรู้จากประสบการณ์การขับขี่
ระบบจัดการคลังสินค้า (เช่น Sparrow หุ่นยนต์ในคลังของ Amazon): หุ่นยนต์จะรับรู้ตำแหน่งสินค้าและเส้นทาง ตัดสินใจว่าจะหยิบสินค้าอะไร และเรียนรู้ที่จะทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ความแตกต่างระหว่าง Agentic AI และ AI Agents
| มุมมอง | Agentic AI | AI Agents |
| ลักษณะ | 1.เหมือนเป็นสมองกลที่มีความคิดเป็นของตัวเอง สามารถตัดสินใจ ทำงาน และเรียนรู้ได้เอง 2.ทำงานแบบมีอิสระ ไม่ต้องรอคำสั่งตลอดเวลา 3.มีเป้าหมายที่ชัดเจนและพยายามทำให้สำเร็จได้ด้วยตัวเอง | 1.เหมือนเป็นผู้ช่วยที่ทำตามคำสั่งอย่างเคร่งครัด 2.เหมาะสำหรับงานที่ทำซ้ำๆ และงานที่กำหนดขั้นตอนไว้ชัดเจน 3.ไม่มีความสามารถในการคิดวิเคราะห์หรือตัดสินใจด้วยตัวเองมากนัก |
| การทำงาน | 1.รับรู้ (Perception): มองเห็นและเข้าใจโลกภายนอก (เช่น รถยนต์ไร้คนขับมองเห็นถนน, ระบบรักษาความปลอดภัยมองเห็นการเคลื่อนไหวในเครือข่าย) 2.คิดวิเคราะห์ (Reasoning): นำข้อมูลที่ได้รับมาวิเคราะห์และทำความเข้าใจสถานการณ์ 3.ลงมือทำ (Action): ตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป (เช่น รถยนต์ตัดสินใจเลี้ยว, ระบบรักษาความปลอดภัยตัดสินใจบล็อกการโจมตี) 4.เรียนรู้ (Learning): เรียนรู้จากประสบการณ์และปรับปรุงตัวเองให้ดีขึ้น (เช่น รถยนต์เรียนรู้เส้นทางใหม่, ระบบรักษาความปลอดภัยเรียนรู้รูปแบบการโจมตีใหม่) | 1.รับข้อมูลเข้ามา 2.ประมวลผลข้อมูลตามกฎหรือรูปแบบที่ตั้งไว้ 3.แสดงผลลัพธ์ตามที่กำหนด |
| การใช้ข้อมูล | 1.ใช้ข้อมูลแบบไดนามิก: รับข้อมูลมาวิเคราะห์, ตัดสินใจ, และเรียนรู้ต่อเนื่อง 2.ตัวอย่าง: รถยนต์ไร้คนขับใช้ข้อมูลจากเซ็นเซอร์เพื่อนำทาง, ระบบจัดการห่วงโซ่อุปทานใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความต้องการ, ระบบรักษาความปลอดภัยใช้ข้อมูลเพื่อตรวจจับภัยคุกคาม | 1.ใช้ข้อมูลแบบตรงไปตรงมา: รับข้อมูลมาประมวลผลและแสดงผลลัพธ์ตามที่ตั้งไว้ 2.ตัวอย่าง: แชทบอทตอบคำถามลูกค้าตามฐานข้อมูล, ผู้ช่วยส่วนตัวตอบคำสั่งเสียง, เครื่องมืออีเมลแนะนำคำตอบ, เครื่องมือเขียนโค้ดแนะนำโค้ด |
| ตัวอย่าง | เหมือนคนขับรถที่สามารถตัดสินใจเลือกเส้นทางและปรับตัวตามสภาพการจราจรได้เอง | เหมือนคนขับรถที่ขับตามเส้นทางที่กำหนดไว้เท่านั้น |
Agentic Ai และ Ai Agent Use Case สำหรับการนำไปใช้งานอุตสาหกรรมต่างๆ
Agentic AI: ขับเคลื่อนธุรกิจด้วยปัญญาที่คิดและเรียนรู้ด้วยตนเอง
Agentic AI เปรียบเสมือน “สมองกล” ที่สามารถวิเคราะห์สถานการณ์ ตัดสินใจ และเรียนรู้ได้อย่างอิสระ ทำให้ธุรกิจสามารถรับมือกับความท้าทายที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว ยกตัวอย่างการใช้งานในแต่ละอุตสาหกรรม เช่น
- อุตสาหกรรมการเงิน:
- “นักวิเคราะห์การลงทุนอัจฉริยะ”: Agentic AI วิเคราะห์ข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์, ประเมินความเสี่ยง, และตัดสินใจลงทุนแบบอัตโนมัติ เพื่อสร้างพอร์ตการลงทุนที่ปรับตัวตามสถานการณ์
- อุตสาหกรรมสุขภาพ:
- “ระบบบริหารจัดการโรงพยาบาลอัจฉริยะ”: Agentic AI วิเคราะห์ข้อมูลการเข้าใช้บริการ, ทรัพยากรที่มีอยู่, และข้อมูลผู้ป่วย, เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของโรงพยาบาล, ลดระยะเวลารอคอย, และเพิ่มคุณภาพการดูแลผู้ป่วย
- อุตสาหกรรมค้าปลีก:
- “นักวางแผนโปรโมชั่นอัจฉริยะ”: Agentic AI วิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า, ข้อมูลการแข่งขัน, และข้อมูลสินค้าคงคลัง, เพื่อวางแผนโปรโมชั่นที่ดึงดูดลูกค้าและเพิ่มยอดขาย
AI Agents: เพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจด้วยผู้ช่วยดิจิทัลอัจฉริยะ
- อุตสาหกรรมการเงิน:
- “แชทบอทบริการลูกค้าสำหรับธนาคาร”: AI Agents ตอบคำถามลูกค้า, ช่วยแก้ไขปัญหา, และให้ข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ทางการเงินตลอด 24 ชั่วโมง
- อุตสาหกรรมสุขภาพ:
- “ผู้ช่วยนัดหมายแพทย์อัจฉริยะ”: AI Agents จัดการการนัดหมายแพทย์, ส่งการแจ้งเตือน, และตอบคำถามเกี่ยวกับการเตรียมตัวก่อนพบแพทย์
- อุตสาหกรรมค้าปลีก:
- “ผู้ช่วยช้อปปิ้งออนไลน์อัจฉริยะ”: AI Agents แนะนำสินค้าที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า, ช่วยเปรียบเทียบราคา, และจัดการการสั่งซื้อ
ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม:
- การนำ AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมเหล่านี้ต้องให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
- การผสมผสาน Agentic AI และ AI Agents ในการทำงานร่วมกันจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับผู้ใช้มากยิ่งขึ้น
- การที่จะให้AIมีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่จะป้อนให้กับAI ต้องมีคุณภาพและปริมาณที่เหมาะสม
ในโลกธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล, คุณมองเห็นโอกาสใดบ้างในการนำ Agentic AI และ AI Agents มาพลิกโฉมการดำเนินงาน?
และคุณมั่นใจหรือไม่ว่าธุรกิจของคุณพร้อมที่จะผสานรวมปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้เข้ากับกลยุทธ์ระยะยาว?
หากคุณต้องการคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ Predictive พร้อมที่จะให้คำปรึกษาเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ Agentic AI อย่างมีประสิทธิภาพ
ด้วยความเชี่ยวชาญด้านการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ของเรา Predictive จะช่วยให้คุณสามารถนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มศักยภาพ
อย่าพลาดโอกาสในการสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันและขับเคลื่อนธุรกิจของคุณสู่ความสำเร็จในยุคดิจิทัล ติดต่อเราเพื่อเริ่มต้นการเปลี่ยนแปลงได้ทันที!
ข้อมูลอ้างอิง
How we can help
Fill out the form below to discuss your needs or learn more about our services
"*" indicates required fields